英語プロンプトの精度を高める技術：動詞・前置詞・冠詞の的確な使い分け

この記事は、AIへの指示の核となる動詞、前置詞、冠詞の使い方を掘り下げ、プロンプトの質をさらに一段階引き上げることを目指します。

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1. 指示の意図を明確にする動詞の使い分け

同じ「作る」というタスクでも、CreateとGenerateではAIが受け取るニュアンスが異なります。ここでは、似た意味を持つ動詞を比較し、それぞれの動詞が持つ意図を明確にしていきます。

🔹 カテゴリ1: 生成 (Creation) - Create vs Generate vs Write vs Build

動詞	コアとなるニュアンス	効果的な場面	例文
Create	最も汎用的で標準的。ゼロから何かを作ること。	関数、ファイル、クラス、簡単なオブジェクトの作成	Create a Python function that calculates the factorial of a number.
Generate	創造性やパターン。AIにアイデアや多様な出力を求める。	テストデータ、ダミーテキスト、アイデアリスト、正規表現	Generate 10 realistic test cases for the login function, including edge cases.
Write	書き物。コード、ドキュメント、メールなど文章が主体のもの。	READMEファイル、コードコメント、ユニットテストのコード	Write a docstring for this function that explains its parameters and return value.
Build	組み立て。複数の要素を組み合わせる複雑な構造物。	GUIアプリのレイアウト、プロジェクトのディレクトリ構造	Build a simple GUI calculator using Tkinter with standard arithmetic buttons.

🔹 カテゴリ2: 説明 (Explanation) - Explain vs Describe vs Summarize

動詞	コアとなるニュアンス	効果的な場面	例文
Explain	理由や仕組み (Why/How)。背景にあるロジックを問う。	アルゴリズムの動作原理、エラーの原因究明	Explain why this recursive function causes a stack overflow with large inputs.
Describe	客観的な描写 (What)。見たままの状態や特徴を列挙。	コードが何をしているかの表面的な説明、APIのエンドポイント一覧	Describe what this block of code does, line by line.
Summarize	要点。情報を圧縮し、最も重要な部分を抽出。	長い記事の要約、複雑なエラーログの核心部分の特定	Summarize this technical article in three bullet points for a project manager.

🔹 カテゴリ3: 変換 (Transformation) - Convert vs Transform vs Refactor

動詞	コアとなるニュアンス	効果的な場面	例文
Convert	形式の変換。データの本質は変えずにフォーマットを変える。	JSONからCSVへ、PythonコードからJavaScriptコードへ	Convert this Python dictionary into a JSON string.
Transform	構造の変換。データの内容や構造自体を整形・加工する。	生データをクレンジング、特定の形式にデータをマッピング	Transform this list of user objects to a dictionary grouped by country.
Refactor	コードの内部改善。外部から見た振る舞いは変えずに品質を向上させる。	読みにくいコードの可読性向上、パフォーマンス改善	Refactor this nested loop to use a more efficient list comprehension.

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2. 動詞の意図を詳細に伝える前置詞の使い方

動詞が「何をするか」を示すのに対し、前置詞は「何のために、何を使って、どの方向に」といった詳細な条件を指定する役割を果たします。目的別に使い方を整理しましょう。

目的 (For what?) - for

タスクのゴールを明確に示します。

• Optimize this query for faster response times. (より速い応答時間のために)
• Refactor this component for better reusability. (より良い再利用性のために)

手段 (By what? / With what? / Using what?) - by, with, using

タスクを達成するための具体的な方法やツールを指定します。

• Sort the user list by their registration date. (登録日によって)
• Create a bar chart with the given data. (与えられたデータで)
• Build a REST API using the Flask framework. (Flaskフレームワークを使って)

変換元/先 (From/To/Into) - from, to, into

データの流れや変化の方向を定義します。

• Extract the user names from this raw text. (この生テキストから)
• Translate the comments from Japanese to English. (日本語から英語へ)
• Convert the string into a JSON object. (JSONオブジェクトの中へ)

形式 (In what format?) - in, as

アウトプットの形式を指定します。

• Output the results in a markdown table format. (マークダウンの表形式で)
• Return the value as a boolean. (ブール値として)

【応用例文】
一つのプロンプトに複数の前置詞を組み合わせることで、より高精度な指示が可能になります。

複数の前置詞を使った指示の例
Refactor this Python script for readability by converting the for loops into list comprehensions and add type hints for all function arguments.

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3. 指示の「特定性」を制御する冠詞 (a/the) の使い方

a (不特定) と the (特定) の使い分けは、AIとの対話において、指示の具体性を調整する重要な役割を持ちます。

アプローチ1: 自由度を与える a

AIに選択肢や創造性の余地を残したい場合に使います。

• Generate a creative function name for a script that processes images.
  • (AIに文脈から最適な名前を考えさせます)
• Write a unit test for this function.
  • (具体的なテストケースはAIに任せるという意図が伝わります)

※補足：「a」は文法的には「不特定」を示しますが、手順書やAIへの指示では
「新規にこれから作るもの」を意味することが多く、実用上はこちらの理解が自然です。

アプローチ2: 厳密に指定する the

前の会話や文脈に登場した特定の対象を指し示し、誤解を避けたい場合に使います。

• (前の応答でエラーメッセージが出た後...)
  Explain the error message above in detail.
  • (他のエラーではなく、今話題にしている「その」エラーについて説明するよう指示します)

アプローチ3: 固有名詞による直接指定

最も確実なのは、冠詞に頼らず固有名詞で直接指定することです。これにより、AIの解釈の揺れを最小限に抑えられます。

【対話例】
User: Create a file and put some text in it. (曖昧)

AI: Okay, I have created a file named "file.txt" and put the text "some text" in it. Is this correct?

User (改善後): Create a file named "log.txt". Append the current timestamp to "log.txt". (明確)

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4. 用途別クイックリファレンス

やりたいこと	推奨される「動詞 + 前置詞」の組み合わせ
ゼロからコードを作りたい	Create a function for..., Write a script in [language] that..., Generate a class with...
既存コードを改善したい	Refactor this code for readability, Optimize this algorithm by..., Debug this function and identify the bug in...
データの形を変えたい	Convert this data from [format] to [format], Transform this list into a dictionary, Format the output in JSON
何かを理解したい	Explain the difference between A and B, Describe the workflow of..., Summarize the key points from this text
リストアップしてほしい	List all dependencies for..., List the steps to..., Identify potential issues in this code

✅ 結論

本記事で解説した動詞のニュアンス、前置詞の組み合わせ、冠詞の使い方を意識することで、AIはあなたの意図をより忠実に反映した、質の高いアウトプットを返す、さらに有能なアシスタントとなるでしょう。